某电动车用软包单体锂离子电池特性实验及仿真

本文详细介绍了锂离子电池的结构以及工作原理,并借助相关实验设备,以某电芯厂生产的50Ah软包锂离子电池为研究对象,在高低温环境下研究了该该锂离子单体电池不同充放电倍率下内阻特性和温升特性;并基于这些特性建立了锂离子单体电池的生热模型和仿真模型,然后利用STAR-CCM+软件进行了仿真对比,研究发现仿真与实验结果误差在5%以内,验证了电池的生热模型和仿真模拟时各物性参数设置的合理性。     

D-S证据理论决策规则分析

该文对D-S证据理论的多种决策规则进行了详尽的分析比较,并提出两种新的基于pignistic概率的决策规则。实验表明,提出的决策规则能获得更高的性能评价,并可以有效利用现有信息扩大各命题之间的信度差异,在不提高决策风险的前提下,使满足决策阈值的待选目标数降至最少,更有利于系统的最终决策。对D-S证据理论决策规则的研究结果同样适用于其它基于信度的不确定推理方法。     

基于非对称变邻域粗糙集模型的属性约简

在分析邻域粗糙集模型弊端的基础上,提出了非对称变邻域粗糙集模型,并以全局属性重要度为启发条件,构造了基于非对称变邻域粗糙集模型的属性约简的启发式算法.利用6个UCI标准数据集与现有算法进行了比较分析,结果表明,该模型不仅可以选择较少的属性个数,而且还能保持较高的分类能力.     

基于消息传递机制的MapReduce图算法研究

单机运行环境难以满足基于海量数据的大图算法对时空开销的需求,如何设计高效的面向云计算环境的分布式大图算法越来越受到人们的关注,MapReduce作为云计算的核心计算模式受限于易并行(EP)计算模型的制约不易表达图算法.文中突破了MapReduce基于易并行计算的假设,增强了MapReduce既有的编程规范,新的大同步(...     

3D打印机:进入主流指日可待

Richard Smith需要为一个客户制造会爬墙的机器人,于是他打印了一个机器人。作为Smith工程有限公司的主管,Smith使用CAD软件设计了WallRover的3D模型。WallRover是个双轨探测机器人,底座有一个离心器,能够产生足够强劲的吸力,从而将设备吸附在墙上。然后,他将每个部件的图纸文件发送到3D打印机,打印机再     

面向大数据的内存数据管理研究现状与展望

对面向大数据的内存数据管理技术的相关研究进行综述。梳理大数据环境下数据管理技术发展的脉络和格局的变化;分析新环境下的内存数据管理技术面临的发展机遇与研究挑战;介绍相关的前沿研究,其中包括分布式编程模型、混合存储体系结构、内存数据管理等;给出技术和管理上的发展展望。     

一种基于“交并集”和Pignistic概率的证据冲突的改进方法

针对D-S证据理论无法解决高冲突证据的缺陷，通过对现有几种证据冲突的改进方法进行分析，提出了基于“交并集”和Pignistic概率的改进方法。本文放宽D-S组合规则的假设，只要求证据在组合时至少有一条是真实的，如果证据A和B相互支持，说明它们都是真实的，可以用“交集”运算将证据的信度聚焦在它们的芟集上；如果证据A和B相互冲突，表明不知道哪一条证据是真实的，则用“并集”运算将信度聚焦在它们的并集上，即证据支持A或B中的一个，这种思路更符合人类的直觉。由于在目标识别系统中，最终决策是单个待识目标，因此以还要用Pignistic概率转换法将多元素命题的BPA再分配给它的各个组合元素，最后，信度最高的元素作为结果进行输出。实验表明，本文方法在解决证据冲突方面较其他方法拥有明显的优势。使用本文方法时，证据的融合顺序对融合结果没有影响，因此可以很方便地编程实现。     

基于决策的剥离式连续属性离散化算法

针对粗糙集理论只能处理离散数据的局限,提出了基于决策的剥离式连续属性离散化方法,一改传统的候选断点集合的获取方法,直接通过分析连续属性在各决策类的取值范围和计算属性重要度,完成对连续属性的初步离散.此外,本文提出候选断点集的推移原则,可逐步减小候选断点集的范围.由于每次都是针对尚不能明确分类的样本进行细化,因此随着候选断点集的减少和明确分类样本的增加,系统能够迅速收敛,并且离散化后的决策表总是相容的,这与目前很多离散方法不考虑决策相容性相比,能够最大限度地保留系统的有用信息.本文提出的离散化方法是领域独立的,不需要领域知识,可应用于不同领域的连续属性的离散化.     

基于K-means聚类的三维点云分类

针对三维点云分类算法受到点云稀疏性和无序性影响的问题,提出一种改进算法。在点云预处理阶段,对密集的点云进行冗余数据去除,以减少后续计算量;对于稀疏的点云数据则进行三角形插值计算,以使分类更精确。加入K-means聚类分析算法,之后并行通过PointNet网络进行特征提取,该方法可体现点云空间中的点云分布特性。分别在ModelNet10/40上进行三维点云分类实验,并对比不同[K]值对分类结果的影响。实验结果表明,当[K=5]时分类准确率最高,其在ModelNet10/40上的准确率分别是94.2%和92.6%。提出的算法性能高于其他对比算法,同时训练时间大大减少。     

RFeel:一种RFID数据管理中间件

由于存在漏读、交叉读以及语义简单的原子事件,RFID系统产生的海量原始数据无法直接融合到企业现有的管理系统中.RFID中间件作为原始数据和上层应用之间的桥梁,有着非常重要的作用.开发了一种RFID数据管理中间件原型系统RFeel.该中间件可以屏蔽异构读写器平台差异、以统一数据格式向上层提供通用接口,包含了交叉读数据仲裁、不确定性数据推导、分布式复杂事件的检测、复杂事件处理优化和聚集查询等核心技术.最后通过一个典型的零售场景演示了RFeel的工作过程.